Последние достижения TSMC в области CFET-транизисторов, 3D-стекинга и кремниевой фотоники

Чжан отметил, что с момента появления ChatGPT и Wi-Fi 7 требуется много передовых полупроводников. В автомобильном секторе происходит революция, и многие предполагают, что новые автомобили будут программно-определяемыми. Тем не менее, Чжан считает, что речь идет скорее о кремниевых устройствах, поскольку программное обеспечение должно работать на кремнии, что определяет будущее возможностей автономного вождения.

CFET-транзистор

С точки зрения технологии, транзистор остается в центре инноваций. Он перешел от уменьшения геометрии к архитектурным инновациям и использованию новых материалов. Переход от 16-нанометрового FinFET к современной 2-нанометровой технологии Nano Sheet представляет собой значительный прогресс в области высокопроизводительных вычислений и архитектурных инноваций. Кевин Чжан объяснил, что CFET предполагает наложение nMOS и pMOS друг на друга, что увеличивает плотность транзисторов в 1,5–2 раза. В качестве альтернативы предпринимаются усилия по созданию более производительных переключающих устройств из низкоразмерных материалов, таких как 2D-материалы, превосходящих сегодняшние устройства или транзисторы. Кевин Чжан также продемонстрировал, что TSMC успешно изготовила архитектуру CFET в лаборатории, заявив: «Это настоящее интегрированное устройство, которое было изготовлено в нашей лаборатории. Это важная веха в плане дальнейшего развития инноваций в транзисторной архитектуре».

Однако по мере уменьшения геометрии транзистора это становится все более сложным и дорогостоящим. Это требует сотрудничества между группами разработчиков процессов и проектных исследований для достижения оптимальных преимуществ, известных как «совместная оптимизация дизайна и технологий» (DTCO).

Кроме того, TSMC представила технологию FINFLEX, позволяющую разработчикам микросхем выбирать и комбинировать лучшие  структуры для поддержки каждого критически важного функционального блока, достигая оптимальной производительности, плотности и энергопотребления.

Другим примером DTCO является статическая оперативная память (SRAM). SRAM масштабировалась со 130 нанометров до нынешних 3 нанометров, а TSMC добилась более чем 100-кратного улучшения плотности в результате сотрудничества или сочетания технологических инноваций и внедрения более передовых технологий проектирования. Тем не менее, как выразился Кевин Чжан, суть или цель масштабирования этой технологии заключается в «энергоэффективных вычислениях». Он заявил, что во всей полупроводниковой отрасли TSMC прошла долгий путь, и этот прогресс сделал возможным сегодняшний искусственный интеллект.

Достижения в технологических платформах высокопроизводительных вычислений и искусственного интеллекта: 3D-стекирование, кремниевая фотоника, CPO

Будь то графические процессоры, TPU или специализированные ASIC, все они имеют эту конкретную схему интеграции. В настоящее время основной тенденцией является упаковка 2,5D. Однако для удовлетворения будущих потребностей в высокопроизводительных вычислениях эта платформа нуждается в значительном усовершенствовании, требующем более высокой плотности вычислений и более низкого энергопотребления. Поэтому необходимо стекирование, при этом учитываются такие вопросы, как электропитание, ввод-вывод и плотность межсоединений. Следовательно, заявил Кевин Чжан ,  внедрение «кремниевой фотоники в упаковку» — это будущее направление. Однако здесь возникнет множество проблем.

3D-стекинг

Что касается 3D-стекирования, Кевин Чжан представил диаграмму и объяснил, что для достижения более высокой плотности межсоединений, в частности соединений «чип-чип», 3D-стекирование позволяет масштабировать шаг соединения всего до нескольких мкм, достигая плотности соединений, подобной монолитной структуре. «Вот почему за 3D (стекингом) будущее», — заключил он.

Кремниевая фотоника/компактная оптика (CPO)

Кевин Чжан отметил, что, хотя электроника превосходна в вычислениях, фотоны лучше подходят для передачи сигналов или связи. Он проиллюстрировал, что если использовать коммутатор емкостью 50 терабайт, полностью электронную систему, то он будет потреблять 2400 Вт. Текущее решение предполагает использование подключаемых модулей, которые позволяют сэкономить 40% мощности (> 1500 Вт). Однако, поскольку в будущем потребность в более высокоскоростных сигналах и большей полосе пропускания возрастает, это решение не оправдывает ожиданий. Поэтому интеграция технологии кремниевой фотоники необходима для реализации фотонных возможностей.

Автомобильные технологии

По сути, новейшие автомобильные технологии требуют значительных вычислительных мощностей, но энергопотребление становится проблемой, особенно для транспортных средств с батарейным питанием.

Кевин Чжан утверждает, что автомобильные полупроводниковые технологии отстают от потребительских технологий или технологий высокопроизводительных вычислений на несколько поколений из-за строгих требований безопасности. Показатель DPPM (дефектов на миллион) для автомобильной промышленности должен быть близок к нулю. Поэтому фабрики, производители полупроводников и автомобильные дизайнеры должны более тесно сотрудничать, чтобы ускорить этот темп. Он также обещает: «Вскоре вы увидите 3 нанометра в своей машине».

МРАМ/РРАМ

По мере того, как автомобильная промышленность переходит на доменную архитектуру, MCU (микроконтроллеры) становятся все более важными и требуют передовых полупроводниковых технологий для обеспечения вычислительных возможностей. Традиционные микроконтроллеры в основном полагаются на технологию с плавающим затвором, но эта технология сталкивается с проблемами ниже 28 нанометров. К счастью, отрасль инвестировала в новые технологии памяти, в том числе в новые энергонезависимые запоминающие устройства, такие как магнитное запоминающее устройство с произвольным доступом (MRAM) или резистивное запоминающее устройство с произвольным доступом (RRAM). Таким образом, переход от MCU к технологиям на основе MRAM или RRAM помогает обеспечить непрерывное масштабирование технологии с 28 нанометров до 16 нанометров или даже 7 нанометров.

Сенсоры и дисплеи: CIS (CMOS-датчики изображения)

Сенсорная технология превратилась из простых 2D-проектов и однослойного проектирования в интеллектуальные системы с укладкой трехмерных пластин, по существу накладывая обработку сигнала поверх чувствительного слоя. Кевин Чжан также отметил: «Мы инвестируем в технологии, исследуя многослойный дизайн». Использование трех или более слоев позволяет оптимизировать пиксели, продолжая тенденцию масштабирования размеров пикселей, одновременно соблюдая требования к разрешению и одновременно достигая оптимальных возможностей восприятия. Другим примером является AR (дополненная реальность) и VR (виртуальная реальность), где разделение слоев памяти и размещение их на других логических микросхемах может эффективно уменьшить размер, сохраняя при этом требования к высокой производительности.